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《京城交通大学》 2019年
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面向细分领域的舆论情感分析关键技术研究

杜昌顺  
【摘要】:他家对于服务的满意与否关系到服务提供商的职能,为了有效保护现有用户和付出新用户,劳动提供商需要及时分析客户对于服务的反映中所蕴含的情丝信息以便快速利用措施应对,因而提升客户体验。随着信息产业、互联网以及移动互联网的敏捷发展,他家对于服务的满意程度能够更加宽裕的通过网络平台进行举报,互联网已经取代传统渠道成为第一的反映载体,粗大的用户群体每时每刻都会产生海量的非结构化文本反馈,风的依靠人工的反映分析方法已经难以满足企业对于客户关系管理的需要;同时,集团劳动涉及不同之主题,要求规范的将军不同领域的反映传达到相应的单位才能大使反馈得到实惠的拍卖。而每一个细分领域文本的情丝具有世界特殊性,相同的语言表达在不同领域的情丝倾向具有差异。之所以,如何设计一种能够对海量非结构化客户反馈文本进行分类,同时开展舆情情感分析的点子,并使用该方法构建能够对细分领域非结构化文本的舆论情感信息进行快速自动分析并能够自动适应不同领域情感表达方式的体系,成为了集团客情关系维护亟需解决之题材。基于上述背景,为了迅速的对非结构化客户反馈文本进行自动分析处理,本文针对存在服务网站中面向机票服务、酒店服务、餐饮服务等细分领域的舆论情感分析这一需要,对其中的公文细分领域分类、评论情感分析等重大技术进行了深入研究,重大研究内容及成果如下:(1)谈起了一种基于注意力机制与对抗训练的公文分类算法作为文本分析的重点职责,文本分类已经受到普遍研究,并涌现出了众多艺术,例如隐藏狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)文档主体生成模型的公文分类方法、基于词袋(Bag-of-word)模型的公文分类方法与基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的公文分类方法等。该署措施都是将词作为一个符号,记录文本中有现代化出现该符号以及该符号对某一主题(项目)的奉献程度,而忽视单词本身所取代的涵义以及词语之间的程序等关系。本文在循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的基础上通过引入注意力机制,使模型能够较好的保存文本词语之间的程序关系与长距离依赖,同时自动提高关键词对于文本分类的权重,使分类器具有较好的力量。同时,使用对抗训练在模型训练的进程中产生词嵌入的动乱,使模型具有更高的泛化能力及鲁棒性。试验表明该方法具有优于基线方法的习性。(2)谈起了一种融合分段卷积神经网络(Piecewise Convolutional Neural Network,PCNN)与变化对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的情丝分析算法文本情感分析作为当前网络环境下开展舆情监控、劳动评价及高难度分析等世界最为重要的职责之一,要求对文本中客户的意见、喜爱等情感加以判别。对比于传统自然语言处理分析工具,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)表现深度学习中自动捕获句子特征的得力措施,可以下句子中学习与情感分析任务关联性最强的特色,提升情感分析模型的习性。然而原始的卷积神经网络模型忽略了对于文本情感分析十分关键的句子结构信息,而且很容易发生过拟合。针对上述的欠缺,本文采用分段池化之政策,使基于深度学习之卷积神经网络模型能够对句子结构进行建模,分段提取句子不同结构的严重性特点来对文本的情丝倾向进行分析,并且动用Dropout书法提升模型的泛化能力。同时,我家对于服务的反映涉及到很多不同领域,每一个世界中的标注数据都较少,为了缓解数据的稀疏性,本文还采用生成对抗网络进行共同特点提取,使模型能够获取在不同领域的反映中与情感相关的共同特点,加强模型在训练数据较少的情况下的泛化能力。在不同数据上的试验,证明了以上方法的行之有效。(3)谈起了一种基于门控单元的循环-卷积神经网络(Recurrent-Convolutional Neural Network,R-CNN)与卷积-循环神经网络(Convolutional-Recurrent Neural Network,C-RNN)的合并情感分析方法目前效果较好的情丝分析算法都是基于统计学习之点子,这类方法性能的高低取决于特征提取的品质,而美好的特色工程需要较高的家经验且费时费力,可迁移性较差;神经网络的点子能够减少特征工程之依赖,RNN能够获得上下文信息但是有语义信息偏置问题;基于CNN的公文分析方法能够通过池化获得文本的重点特点但较难获得上下文信息,如本文提出的休戚与共分段卷积神经网络与变化对抗网络的情丝分析模型利用分支池化策略能够部分缓解CNN的欠缺,然而对于长距离依赖建模仍然较差。针对上述问题,本文提出了一种基于门控单元的R-CNN与C-RNN融合的情丝分析方法,老大通过不同之点子结合RNN与CNN,舒缓二者的欠缺,暌违构建子分析网络R-CNN与C-RNN,末了通过门控单元自动融合两种网络,构成最终的分析模型。咱们在不同之数目集上开展了丰硕实验,检验了艺术的行之有效。(4)谈起了一种融合群稀疏与语言性稀疏正则项的情丝分析模型压缩方法本文提出的休戚与共PCNN与GAN的情丝分析方法与基于门控单元的R-CNN与C-RNN购并情感分析方法,都使用了较大规模之卷积神经网络来保证模型的力量,导致模型的人口数规模较大。而在现实应用中,标注数据较少,模型得不到较为充分的教练。同时,为了能够快速对出现的舆论进行分析,适时对购买户的反映进行应对,使得进行客情关系管理,情感分析系统需要具有较高的放射性。为了消灭上述问题,本文提出在模型预训练过程中,使用群稀疏与语言性稀疏正则项对模型进行剪裁,老大利用稀疏正则项剪除权值较小的边,并去除连接稀疏的神经元节点,下一场继续训练剪枝后的模子。咱们在不同之数目集上开展了丰硕实验,检验了压缩方法的行之有效,提升了网络在开展预测时的频率,同时保证模型的习性不会有较大的下落。(5)基于上述措施设计构建了用户满意度分析原型系统在上述研究之基础上,本文基于B/S架构,使用Spring-Boot框架设计实现了用户满意度分析原型系统。贯彻了多少预处理、垃圾信息过滤、细分领域划分及用户情感分析等主导作用,并开展了原型系统模拟测试,富于展示了本文所提出的点子的行之有效、竞争性。
【学位授予单位】:京城交通大学
【学位级别】:院士
【学位授予年份】:2019
【列入号】:TP391.1

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【参考文献】
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明日4条
1
姚全珠;宋志理;彭程;; 基于LDA模型的公文分类研究[J];电脑工程与永利赌场;2011年13为期
2
李钝;乔保军;曹元大;万月亮;; 基于语义分析的词汇倾向识别研究[J];分立式识别与考古;2008年04为期
3
刘华;; 基于关键短语的公文分类研究[J];中文信息通报;2007年04为期
4
张爱丽,刘广利,刘长宇; 基于SVM的多类文本分类研究[J];新闻杂志;2004年09为期
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明日1条
1
李荣陆; 文本分类及其相关技术研究[D];清华大学;2005年
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明日1条
1
陈晓东; 基于情感词典的汉语微博情感倾向分析研究[D];纳西科技大学;2012年
【共引文献】
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明日10条
1
程骏;王健;; 面向移动数据安全检测的公文分类算法比较研究[J];复线互联科技;2015年24为期
2
洪旭东;余正涛;严馨;高盛祥;点岩团;; 基于标签传播算法的新词情感极性识别[J];计算机科学与探讨;2015年12为期
3
王立人;余正涛;王炎冰;高盛祥;椰贤慧;; 基于有指导LDA我家兴趣模型的微博主题挖掘[J];宁夏大学学报(理学版);2015年09为期
4
张华鑫;庞建刚;; 基于SVM和KNN的公文分类研究[J];当代情报;2015年05为期
5
乌达巴拉;汪增福;; 一种扩展式CRFs的短语情感倾向性分析方法研究[J];中文信息通报;2015年01为期
6
王鹏;高铖;陈晓美;; 基于LDA模型的公文聚类研究[J];新闻科学;2015年01为期
7
唐波;陈光;王星雅;王非;陈小慧;; 微博新词发现及情感倾向判断分析[J];宁夏大学学报(理学版);2015年01为期
8
黄卫春;周冬卫;钟茂生;熊李艳;; 一种改进的词汇语义极性分析算法[J];骗术与工程;2014年24为期
9
张永军;刘金岭;马甲林;; 中文短信文本信息流中多话题的分类抽取[J];当代图书情报技术;2014年Z1为期
10
何锦群;刘朋杰;; 基于LDA的公文分类算法[J];武汉理工学院学报;2014年04为期
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明日10条
1
杜昌顺; 面向细分领域的舆论情感分析关键技术研究[D];京城交通大学;2019年
2
陈小威; 光电系统选址中的关键大气光学参数测量与分析[D];中华科学技术大学;2018年
3
贾隆嘉; 文本分类中特征加权算法和文件表示策略研究[D];天山南北师范大学;2016年
4
王占一; Web文本挖掘中若干问题的研讨[D];京城化工大学;2012年
5
罗芳; 意见挖掘中若干关键问题研讨[D];太原理工学院;2011年
7
胡佳妮; 文本挖掘中若干关键问题的研讨[D];京城化工大学;2008年
8
梅健; 基于Web劳动组合的公文分类PSE题材研讨[D];太原大学;2008年
9
王树梅; 信息检索相关技术研究[D];武汉理工学院;2007年
10
刘涛; 当代信息检索中的文本分类及图像恢复研究[D];京城化工大学;2006年
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明日10条
1
陈亦新; 突发事件中微博攻击性评论研究[D];青海大学;2019年
3
刘丹; 情感文本的鉴别与分类算法的研讨与实现[D];京城交通大学;2019年
5
胡均毅; 文本的分支表示及情感分类方法研究[D];中华科学技术大学;2019年
6
凌海彬; 基于多特征融合的微博情感分析研究[D];天津市电子科技大学;2019年
7
孙丽娜; 基于深度神经网络的汉语评论情感分析研究[D];天山南北石油大学;2019年
8
原多多; 产品评论文本的情丝分析方法研究[D];天津财经大学;2019年
10
【二级参考文献】
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明日10条
1
伍建军;康耀红;; 文本分类中特征降维方式的研讨[J];辽宁大学学报(科学版);2007年01为期
2
刘华;; 一种快速获取领域新词语的新方法[J];中文信息通报;2006年05为期
3
苏金树;张博锋;徐昕;; 基于机器学习的公文分类技术研究进展[J];硬件学报;2006年09为期
4
罗远胜,王公开,曾雪强; 基于核方法的潜在语义文本分类模型[J];南开学报(科学版);2005年S1为期
5
代六玲,江淮燕,陈肇雄; 一种文本分类的在线SVM上学算法[J];中文信息通报;2005年05为期
6
王映,常毅,谭建龙,白硕; 基于N元汉字串模型的公文表示和临时分类的研讨与实现[J];电脑工程与永利赌场;2005年05为期
7
周新栋,王挺; 基于N元语言模型的公文分类方法[J];电脑永利赌场;2005年01为期
8
党齐民,吕冬煜; 基于词关联语义的公文分类研究[J];电脑永利赌场;2004年04为期
9
王灏,黄厚宽,田盛丰; 文本分类实现技术[J];贵州师范大学学报(科学版);2003年01为期
10
王闰强,胡铁军; 中文文本自动分拣研究进展[J];中医情报工作;2002年06为期
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明日2条
1
庞俊; 基于确定话题和感情极性的博客文本聚类研究[D];太原理工学院;2010年
2
郭叶; 中文句子情感倾向分析[D];京城化工大学;2010年
【相似文献】
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1
胡悦;; 经济市场中的神经网络拐点预测法[J];经济经济;2017年18为期
2
刘高宇;; 深度神经网络在种质数据分析与展望中的永利赌场[J];微机知识与艺术;2019年28为期
3
冯伟业;廖可非;彭缮;牛耀;; 基于胶囊神经网络的合成孔径雷达图像分类方法[J];骗术与工程;2019年28为期
4
温赞扬;; 基于群智优化神经网络的音像风格分类模型研究[J];当代电子技术;2019年21为期
5
郑丽;; 修建设计中神经网络技术与遗传算法探究[J];江西农机化;2019年21为期
6
易炜;何嘉;邹茂扬;; 基于循环神经网络的对话系统记忆机制[J];电脑工程与规划;2019年11为期
7
黄为;李永刚;胡上成;汪毅;; 基于循环神经网络的船摇数据实时预测[J];骗术与工程;2019年31为期
8
赖策;魏小琴;; 卷积神经网络的教练方式研究[J];消息与计算机(辩论版);2019年22为期
10
马猛;王明红;; 基于进化神经网络的304不锈钢车削加工表面粗糙度预测[J];电力机械;2019年06为期
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1
孙军田;张喆;; 基于神经网络数据挖掘技术确定灾害等级的灭火救援出动力量模型研究[A];2016中华消防协会科学技术年会论文集[C];2016年
2
许进;保铮;; 神经网络与憧憬论[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年
3
唐墨;王科俊;; 自发展神经网络的愚昧特性研究[A];2009年中国智能自动化会议论文集(先后七分册)[武汉理工学院学报(书报刊)][C];2009年
4
张广远;万强;曹海源;田方涛;; 基于遗传算法优化神经网络的故障诊断方法研究[A];先后十二届全国设备故障诊断学术会议论文集[C];2010年
5
李涛;费树岷;; 具有变时滞Cohen-Grossberg神经网络的底数稳定性准则[A];老二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6
汪灵枝;秦发金;; 具有变时滞和脉冲的离散Cohen-Grossberg神经网络的传播发展期解[A];中华无学会控制理论专业委员会D卷[C];2011年
7
韩正之;林家骏;; 用神经网络求解非线性相容方程[A];1993年左右理论及其永利赌场年会论文集[C];1993年
8
林家骏;王赞基;; 求解不可微优化问题的后续极大熵神经网络[A];1998年中国智能自动化学术会议论文集(画册)[C];1998年
9
姜德宏;徐德民;任章;; 基于神经网络的自校正控制器[A];1993中华控制与核定学术年会论文集[C];1993年
10
窦西安;贝超;; 混淆与神经网络构成方式及在控制中的永利赌场[A];1997年中国控制会议论文集[C];1997年
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明日10条
1
张允硕 姜正义 甄海锋 青海理工学院; 基于神经网络的自适应PID控制的本能衣架[N];正确导报;2019年
2
江西日报全媒记者 张爱虎 通讯员 徐向军 留学生 于蓝; 一股“90随后”率先建成铁路“神经网络”[N];江西日报;2019年
3
记者 刘霞; 忆阻器制成神经网络更便捷[N];科技日报;2017年
4
整治 样刊记者 诸玲珍 顾鸿儒; 迪斯尼神经网络切割法可使加速作用超线性[N];中华电子报;2018年
5
; 神经网络小史[N];电子报;2018年
6
张敏; 人机大战,到底谁会赢?[N];京城青年报;2017年
7
; 农技将取得广大突破[N];中华企业报;2017年
8
样刊记者 龚丹韵; 人机大战:人类还有优势吗[N];解放日报;2017年
9
; 人类正迎来云端机器人时代[N];中华企业报;2017年
10
张斌; 哪个还要求“同传”[N];文汇报;2017年
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1
刘昂; 微结构硅基光子学器件性能的研讨[D];武汉大学;2019年
2
肖理业; 基于机器学习的磁场建模与规划研究[D];电子科技大学;2019年
3
付钱华; 忆阻神经网络的年代学研究[D];电子科技大学;2019年
4
张马路; Spiking机器学习算法研究[D];电子科技大学;2019年
5
杜昌顺; 面向细分领域的舆论情感分析关键技术研究[D];京城交通大学;2019年
6
陈涵瀛; 核电站热工水力系统工况预测与诊断方法研究[D];合肥工程大学;2018年
7
梁智杰; 聋哑人手语识别关键技术研究[D];纳西师范大学;2019年
8
饶红霞; 消息受限下神经网络的状态估计和拟同步研究[D];吉林邮电学院;2019年
9
赵博雅; 基于卷积神经网络的软件加速器设计及实现研究[D];合肥邮电学院;2018年
10
陈科海; 机器翻译上下文表示方法研究[D];合肥邮电学院;2019年
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白会杰; 基于人工智能的光伏发电短期功率预测技术[D];京城交通大学;2019年
2
张荣葳; 基于卷积神经网络与SimHash的网络异常流量检测技术研究[D];中华工程物理研究院;2019年
3
张超利; 基于神经网络的四川省空气污染预测研究[D];陕北水利水电大学;2019年
4
范汝鑫; 基于深度神经网络的产品化商品推荐研究[D];拉萨邮电学院;2019年
6
黄国维; 基于深度学习之都市垃圾桶智能分类研究[D];湖北理工学院;2019年
7
江白华; 基于深度学习之脸面识别研究[D];湖北理工学院;2019年
8
侯栋楠; 基于深度特征学习之震动状态识别方法[D];陕北工业大学;2019年
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强硕; 基于神经网络的电锅炉动态过程建模研究[D];陕北工业大学;2019年
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